欢迎学习《基于YOLOv8对象检测技术车牌识别应用开发视频教程》课程，你将学习收集和标记数据、训练 YOLO 模型、实施 OCR 来识别文本、与 Streamlit Web 应用程序集成等内容。
Published 2/2024
Created by Yacine Rouizi
MP4 | Video: h264, 1280×720 | Audio: AAC, 44.1 KHz, 2 Ch
Genre: eLearning | Language: English | Duration: 26 Lectures ( 2h 50m ) | Size: 1.5 GB说明：英语无字幕，带工程源码
你将会学到的
设置对象检测环境
了解如何使用 OCR 识别图像和视频中的车牌
收集并标记自定义数据集以训练 YOLOv8 模型
将车牌识别系统与 Streamlit Web 应用程序集成
训练 YOLOv8 模型并学习如何使用它来检测图像和视频中的车牌
要求
- Python 编程、OpenCV 和计算机视觉的基础知识。
说明
在这个综合课程中，您将学习掌握 YOLOv8 所需的一切。通过详细的解释、实际示例和分步教程，本课程将帮助您从头开始理解 YOLOv8。
了解如何训练 YOLOv8 模型以准确检测和识别图像和实时视频中的车牌。
从数据收集到部署，掌握使用 YOLOv8 构建端到端 ANPR 系统的每一步。
你会得到什么：
以下是您将通过本课程获得的内容：
- 3小时高清视频教程
- 课程中使用的源代码
- 动手编码经验和实际实施。
- 带有清晰解释和代码示例的分步指南。
- 获得可应用于实际项目的实用技能。
- 终身访问课程
- 优先支持
本课程涵盖的内容：
为了让您了解在本课程中将学到什么，我们将讨论以下主题：
- 设置对象检测环境
- 收集用于训练模型的数据
- 训练 YOLO 模型并学习如何使用它来检测图像和视频流中的车牌
- 了解如何使用 OCR 识别图像和视频中的车牌
- 将车牌识别系统与 Streamlit Web 应用程序集成
此课程面向哪些人：
- 正在寻找实用的实践指南来构建更高级的对象检测和识别项目的 Python 程序员。
- 任何熟悉 OpenCV 和计算机视觉、想要将自己的技能提升到新水平并学习如何应用对象检测来解决现实世界问题的人。
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